2018
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我們會被怎樣的電影吸引進戲院?解析2017賣座電影背後的秘密

台灣賣座的電影趨勢,一直缺乏全台數據分析佐證,更難以窺探觀影大眾的真實反映,以下就透過網路大數據,一起來看看票房與網路聲量存在的神奇關係吧!
   

image source:翻攝自網路

2017年是台灣票房透明化後,第一個公開完整資訊的年份。據國家電影中心公告電影票房資訊統計:2017年上映之電影票房達到百億的銷售金額、4千萬張以上的銷售票數。同時,台灣市場也經常被好萊塢當作電影市場預估的選擇,能夠全球搶先上映就是為了觀察票房反應。


鬼片、音樂歌舞、傳記、戰爭片最具潛力

如果將2017年度在台上映的電影列表,挑選出票房突破100萬共計279部的作品分門別類,會發現台灣人最常進戲院觀看的電影類別分別是動作、劇情、冒險、科幻、驚悚、喜劇等六大類,去年度的累計票房均突破10億,其中又以動作片最高,累計票房超過50億,顯見為民眾進戲院時選擇的主流。雖然其它類型的電影票房不及10億。不過以鬼片、音樂歌舞、傳記、戰爭片等類型的電影來說,平均單部金額高於全體平均0.36億的表現,觀影族群進戲院觀看的意願高,民眾願意用台幣支持自己喜愛的作品,成為在台灣電影市場中也相當有潛力的一部分。(延伸閱讀:百大口碑 鬼片排行榜

image source:2017年賣座電影網路大數據解密


票房1~2億 每1筆聲量約可帶來1萬元票房

進一步分析年度賣座電影「票房」與「網路討論度」的相關性,截至107年底累計票房前30名的電影平均銷售額大於2億,而網路聲量平均為1.7萬筆,再細看個別的銷售金額與網路聲量,歸納出當累計票房介於1至2億時,網路上討論該作品的1筆聲量大致可以帶來1萬元票房,不過當票房大於2億元時,網路聲量能夠推升銷售金額的現象便逐漸遞減。可見我們平常在決定要看哪部電影時,都受到相當程度的網路影響,網友觀影後在網路上留下的正負面口碑,絕對影響了觀眾進戲院觀影的意願。

image source:2017年賣座電影網路大數據解密


上映首周最重要 劇情、卡司、評價網路聲量變化 決定電影是否賣座

至於一部電影從上映前的宣傳階段到上映後帶來的話題,網友究竟都喜歡在網路上討論些什麼呢?以卡司、製作團隊、背景設定、宣傳活動、評價、觀影行為、劇情、角色等八個主要面向來看,整體來說網友的討論都圍繞在卡司、劇情,以及對該部電影的評價上。通常官方發布預告片之後,網路上的聲量也會跟著快速攀升,直到上映後兩個月都會有持續不斷的討論。

其中,若觀察賣座電影首周上映後的網路聲量變化,首波觀眾評價是後續口碑是否能延續的關鍵之一,上映首周劇情、卡司、評價的網路聲量增加幅度,決定了該部電影賣不賣座,如果在上映後討論的話題無法在網路上順利延伸,也很難創下亮眼的票房。

image source:2017年賣座電影網路大數據解密


總結來說,從電影網路大數據可以發現,我們在選擇要看哪部電影時有很大部分會受到網路的影響,就像當今普遍民眾的消費習慣,做出購買行為前會習慣先上網查看網友評價,成為最後是否要購買的參考依據。只不過在電影市場中,網路資訊扮演著更為主動的角色,透過網友的討論或其他方式不斷出現在我們眼前,留下深刻印象,當我們周末突然心血來潮想去看場電影放鬆一下,卻還不知道要看什麼的時候,那些近期在網路上被討論最熱烈的電影,就成為多數人最後的選擇了。

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分析說明:

本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供,統計時間範圍為2017年01月01日至2017年12月31日,共一年。

●研究對象
針對2017在台上映,1月1日至12月31日票房破100萬的電影作為分析範圍,共279部。

●資料來源
每年累積3.5億則以上文章的網路數據庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

●分析工具
1.《KEYPO大數據關鍵引擎》:使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量(註1),並區分各大討論區塊文章,計算社群互動數 (註2) 。

*註1 網路聲量:網路討論或新聞則數,包含主文與留言。
主文與留言則數為計算的最小單位。
主文標題若提及分析對象,該文章下之留言也算是討論聲量。
若僅有留言提及,則僅計算提及之留言則數。

*註2 社群互動數:對FB、Youtube貼文按讚(或心情數)、留言數、分享數總和。
計算單位為與貼文的互動次數。
用戶接收到貼文並進行互動,則視為願意主動與社群交流的行為。



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